'''多元线性回归：建立城镇居民人均全年耐用消费品
支出y关于人均全年可支配收入x1和耐用消费品价格指数x2的回归模型'''

import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data = csv.reader(open("data.csv","r"))
X, y = [], []             #X包括x1 x2     添加自制数据集，有待改进！！
for col in data:
    X.append(col[2:])       #后两列为x1,x2
    y.append(col[1])        #第二列为y

reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)              #拟合X，y

print(reg.coef_)           #系数
print(reg.intercept_)      #截距

print("回归方程为： y_hat = {:.4f} + {:.4f} * x1 +({:.4f}) * x2".format( reg.intercept_, reg.coef_[0], reg.coef_[1]))

